Spark快速入门指南 – Spark安装与基础使用 2016-01-15 (updated: 2016-03-07) 6309 29 Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象。Spark 正如其名,最大的特点就是快(Lightning-fast),可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。此外,Spark 提供了简单易用的 API,几行代码就能实现 WordCount。本教程主要参考官网快速入门教程,介绍了 Spark 的安装,Spar
这个错误出现过若干次了,每次出现都想记录一下可是都忘了,然后下一次再遇见就又要搞很久才能解决,其实这本身是IntelliJ IDEA 2017.2的一个bug,只要修改一处配置就好了。
SBT 是 Scala 的构建工具,全称是 Simple Build Tool, 类似 Maven 或 Gradle。 SBT 的野心很大,采用Scala编程语言本身编写配置文件,这使得它稍显另类,虽然增强了灵活性,但是对于初学者来说同时也增加了上手难度。另外由于SBT默认从国外下载依赖,导致第一次构建非常缓慢,使用体验非常糟糕! 如果你是一名Scala初学者,本文希望帮你减轻一些第一次使用的痛苦。
实验环境建议使用jdk11,如果 java version 显示的是之前安装的其它版本jdk,可以切换到新安装的jdk11:
首先需要安装好Java和Scala,然后下载Spark安装,确保PATH 和JAVA_HOME 已经设置,然后需要使用Scala的SBT 构建Spark如下:
问题导读 1.sbt在IntelliJ IDEA里面比较慢,该如何解决? 2.如何在window里面更改阿里源? 3.如何在Linux里更改源? 上一篇spark开发环境详细教程1:Intel
最近,单位领导要求我研究一下geotrellis(GITHUB地址:https://github.com/geotrellis/geotrellis,官网http://geotrellis.io/),于是我只能接受这个苦逼的任务。 官网中写到:GeoTrellis is a geographic data processing engine for high performance applications.可以看出这个框架主要是用来进行地理信息数据的高性能快速处理,当然是个很有用的东西,但是怎么学习之,是
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理,包括概述、架构、运行、集群、资源调度、数据存储、编程模型、性能优化、高级特性、应用案例等方面的内容。
本篇文档是介绍如何快速使用spark,首先将会介绍下spark在shell中的交互api,然后展示下如何使用java,scala,python等语言编写应用。可以查看编程指南了解更多的内容。 为了良好的阅读下面的文档,最好是结合实际的练习。首先需要下载spark,然后安装hdfs,可以下载任意版本的hdfs。 Spark Shell 交互 基本操作 Spark Shell提供给用户一个简单的学习API的方式 以及 快速分析数据的工具。在shell中,既可以使用scala(运行在java虚拟机,因此可以
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理,首先介绍了 Spark 的基本概念和架构,然后通过一个简单的例子展示了如何使用 Spark 进行数据处理。最后,本文还介绍了 Spark 的部署方式,包括本地部署和集群部署。
今天 Spark + AI Summit 2019 宣布开源了 Delta Lake 这个项目,关于这个项目的背景我就不赘述了,砖厂官网有很多介绍,包括项目的 Github 地址,大家可以上去看看,我也打算测一下,并且研究一下源代码,所以今天开始写一些探索这个项目的学习笔记。
上一篇中,提到了使用pt-fingerprint来做sql指纹采集,实际发布到生产环境后,发现有些问题。
要使用Spark库,你首先必须了解的东西是Spark package。它有点像Spark的包管理器。当你给Spark集群提交job时,你可以到存放Spark package的网站下载任何package。所有package都存放在这个站点。
本文介绍了如何利用 Spark 进行大数据分析,包括数据处理、数据挖掘、机器学习等方面的应用。通过介绍 Spark 的架构、数据处理流程、编程模型、性能优化等方面的内容,让读者对 Spark 有更深入的了解。同时,本文还提供了实践案例,让读者更好地理解 Spark 在实际项目中的应用。
http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.1.0-bin-hadoop1.tgz
问题导读 1.IntelliJ IDEA是否可以直接创建Scala工程? 2.IntelliJ IDEA安装,需要安装哪些软件? 3.IntelliJ IDEA如何安装插件? 各种开发环境的搭建,其实都是听简单。甚至我们可以通过命令行来开发。而且最原始的编程,其实可以通过文本或则cmd即可。还有maven,sbt等。后来的发展过程中,为了更加方便我们编程,于是发展出来了,更高级的编程工具,Java有eclipse等工具,而Scala有IntelliJ IDEA.当然eclipse也可以写Scala代
idea中使用scala运行spark出现: Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/GenTraversableOnce$class 查看build.sbt: name := "ScalaSBT" version := "1.0" scalaVersion := "2.11.8" libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core
IndexedRDD由AMPLab的Ankur Dave提出,它是Immutability和Fine-Grained updates的精妙结合。IndexedRDD是一个基于RDD的Key-Value Store,扩展自RDD[(K, V)],可以在IndexRDD上进行高效的查找、更新以及删除。由于其并没有合并到 Spark 的主项目分支,所以在使用时需要引入特别的对其的支持。
终于开始看Spark源码了,先从最常用的spark-shell脚本开始吧。不要觉得一个启动脚本有什么东东,其实里面还是有很多知识点的。另外,从启动脚本入手,是寻找代码入口最简单的方法,很多开源框架,其实都可以通过这种方式来寻找源码入口。 先来介绍一下Spark-shell是什么? Spark-shell是提供给用户即时交互的一个命令窗口,你可以在里面编写spark代码,然后根据你的命令立即进行运算。这种东西也被叫做REPL,(Read-Eval-Print Loop)交互式开发环境。 先来粗略的看一眼,
https://pan.baidu.com/s/1M7KJVH89h6bVMJVpai1s8A 密码:vdp5
Spark的部署让人有点儿困惑,有些需要注意的事项,本来我已经装成功了YARN模式的,但是发现了一些问题,出现错误看日志信息,完全看不懂那个错误信息,所以才打算翻译Standalone的部署的文章
有用过 sbt 开发项目的同学应该都有这样的体会,换个环境,sbt 经常会出现编译项目出错的情况,导入 IDEA 又各种报错,尤其是在 github 上找到一个 sbt 编译的项目,想 clone 下来导入 IDEA 中阅读源码,跑跑测试用例,debug 进去看看实现原理等等…
SBT 一直以来都是 Scala 开发者不可言说的痛,最主要的原因就是官方文档维护质量较差,没有经过系统的、循序渐进式的整理,导致初学者入门门槛较高。虽然也有其它构建工具可以选择(例如 Mill), 但是在短时间内基本上不可能撼动 SBT 的地位,毕竟它是 Scala 名正言顺的亲儿子。当然还有另外一个原因可能导致其它构建工具永远没有机会,Scala 语言以其卓越的编译器著称,编译器支持的丰富特性需要和构建工具进行无缝对接,例如 Scala 的 Macro 需要和构建工具的增量编译密切配合,在和编译器对接方面,SBT 具有先天优势。既然别无选择,只能选择默默忍受。下面分享在SBT使用过程中的一些常用技巧。
sbt类似与maven, gradle的项目管理工具,主要用在scala,也可以用在java项目,本文介绍一下常用的使用命令和语法 安装 mac brew install sbt redhat¢os # remove old Bintray repo file sudo rm -f /etc/yum.repos.d/bintray-rpm.repo curl -L https://www.scala-sbt.org/sbt-rpm.repo > sbt-rpm.repo sudo mv sbt
问题描述:监控短信通知一oracle服务器磁盘空间告警,登录主机后确认为备份目录使用率过高,此目录只做rman备份,且rman保留策略为1份,正常不可能磁盘空间告警,查看rman备份脚本,备份存储在本地磁盘,其中脚本中删除过期备份策略没有问题,如下: report obsolete;
plugins=(composer cp iterm2 docker git git-extras git-flow go golang autojump svn gradle npm yarn node sbt grunt glup redis-cli sudo yii2 fast-syntax-highlighting zsh-autosuggestions zsh-completions zsh-history-substring-search)
项目构建工具是项目开发中非常重要的一个部分,充分利用好它能够极大的提高项目开发的效率。在学习SCALA的过程中,我遇到了SBT(Simple Build Tool), SBT是SCALA 平台上标准的项目构建工具,当然你要用它来构建其他语言的项目也是可以的。
Scala下载地址:https://www.scala-lang.org/download/
我们用IDEA创建Spark项目的时候,默认都是使用SBT作为构建工具的,那么SBT是个啥?
1.yum install sbt 2.如果不行,则 curl https://bintray.com/sbt/rpm/rpm > bintray-sbt-rpm.repo sudo mv bintray-sbt-rpm.repo /etc/yum.repos.d/ sudo yum install sbt sbt 二进制文件发布到 Bintray,而Bintray 方便地提供了RPM资源库。你只需要将存储库添加到你的软件包管理器将检查的地方。 3.手动安装,目前官网提供的是可以直接运行的地址:http:/
1. 安装 sbt 打开 terminal,检查 java 版本,安装 sbt: http://www.scala-sbt.org/release/docs/Installing-sbt-on-Mac.html $ java -version $ brew install sbt $ sbt about Getting org.scala-sbt sbt 0.13.16 ---- 2. 下载 jetbrains 的 community 版本, 安装 Scala plugin 打开 dmg 文件安装:
在软件项目开发中,依赖项管理是至关重要的一环。sbt(Simple Build Tool)作为Scala领域最常用的构建工具之一,提供了便捷的依赖项管理机制,既支持托管依赖项,也支持非托管依赖项。sbt 使用 Apache Ivy 作为其依赖管理系统,支持 Maven 和 Ivy 依赖格式。本文将对sbt的依赖管理逻辑进行一些个人观点上概述,水平有限,还请见谅。
sbt&play没有main函数,每次使用sbt命令启动,但是就无法使用IDEA调试,本文介绍使用远程调试的方式实现 远程调试 sbt启动调试端口9999 sbt -jvm-debug 9999 run 创建远程调试 📷 其他 sbt添加javaoption 使用-J前缀,会把参数传递给JVM sbt -J-javaagent:skywalking-agent.jar -jvm-debug 9999 run 参考 Run project with java options via sbt Debugg
cmak在github上有已经编译好的安装包,我在JDK1.8环境中无法运行,于是才有了上一步的源码编译,我想使用JDK1.8编译,使得安装包可以在JDK1.8环境中运行,结果使用JDK1.8编译都编译不过,于是,只好老老实实的使用JDK11来安装cmak了。
准备环境 安装JDK8 单击这里下载并安装JDK8,安装完成后在命令行查看Java的版本号: C:\Users\Lenovo>java -version java version "1.8.0_111" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_111-b14) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.111-b14, mixed mode) 如果上面的命令执行报错,请手动将路径"Java安装目录/bin"
flink: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/tutorials/local_setup.html
这就是说,真正能够促进数字经济良性发展的自由主义,必须以维护和促进良性竞争机制为总之。诈骗和抢劫当然不是良性竞争,既然如此,一个纵容诈骗和抢劫,并且掩护恶性和犯罪的机制,当然是反自由主义的。
https://github.com/claudemamo/kafka-web-console
转自:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/maven-network-problem/
这篇文章是关于怎样将play 2.2.3的工程迁移到play 2.3.0 1、安装sbt 0.13.5,去官网下载sbt 0.13.5: http://www.scala-sbt.org/download.html,安装完之后, 修改工程下的project/build.properties文件。 修改sbt版本: sbt.version=0.13.5 2、升级scala到2.11.1(可选),由于play 2.3 同时支持 scala 2.10 和 scala 2.11所以,可以不用升级到2.11,
之前debug spark源码,是通过写application debug,这个不是基于spark源码本身的调试。
本篇参考:pipeline_tutorial_hetero_sbt上一篇为:坑挺多 | 联邦学习FATE:上传数据(一),我们继续来看看这个教程里面的大坑。
Spark1.0出来了,变化还是挺大的,文档比以前齐全了,RDD支持的操作比以前多了一些,Spark on yarn功能我居然跑通了。但是最最重要的就是多了一个Spark SQL的功能,它能对RDD进行Sql操作,目前它只是一个alpha版本,喜欢尝鲜的同志们进来看看吧,下面是它的官网的翻译。 Spark SQL是支持在Spark中使用Sql、HiveSql、Scaca中的关系型查询表达式。它的核心组件是一个新增的RDD类型SchemaRDD,它把行对象用一个Schema来描述行里面的所有列的数据类型,它就
在Ubuntu 20上离线安装Joern,由于Joern通常需要通过互联网从其官方源或GitHub等地方下载,但在离线环境中,我们需要通过一些额外的步骤来准备和安装。(本人水平有限,希望得到大家的指正)
SparkSQL context 在执行sql语句时,现在使用spark.sql()替换sqlContext.sal()
近日,Databricks正式发布Spark 1.3版本。在此版本中,除下之前我们报道过的DataFrame API,此次升级还覆盖Streaming、ML、SQL等多个组件。当下,1.3版本已在 Apache Spark页面提供下载,下面一起浏览 Patrick Wendell在Databricks Blog上对Spark 1.3版本的概括。 Spark SQL脱离Alpha版本 在1.3版本中,Spark SQL正式脱离Alpha版本,提供了更好的SQL标准兼容。同时,Spark SQL数据源AP
就在2023.3.7日,由 10K Universe 提出的以太坊改进提议 EIP-6147 已移至最终版本(Final)!
binlog2sql对 int类型、char/varchar类型、text 类型 支持完善。
ORACLE 官方文档中介绍 CATALOG 命令只能注册在磁盘中的备份片,在现在多数环境中备份时,备份集都是放到磁带库中,那么 CATALOG 命令真就不支持注册磁带库中的备份片?其实是支持的,MOS 也有相当的文档介绍。下面就在 11.2.0.3+NBU 7.1 的环境中来测试一下。
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